Psychophysically measuring the efficiency of rods
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest that the efficiency of cones to detect photons can be evaluated by measuring the equivalent input noise (EIN; derived from contrast thresholds measured in the presence and absence of visual noise) under specific conditions in which the contrast threshold is limited by the variability in the number of photons detected by photoreceptors (i.e., photon noise). These conditions can be identified based on the known properties of photon noise: spatially and temporally white and inversely proportional to the luminance intensity. The present study aims to adapt this psychophysical paradigm to evaluate the efficiency of rods to detect photons. A motion direction discrimination task was used to evaluate the EIN over a wide range of luminance intensities for various spatial and temporal frequencies when the display was blue or red (to which rods have little sensitivity). The target was either a Gabor patch presented at 20 degrees of eccentricity (first experiment) or a rotating sine-wave annulus with a radius of 10 degrees of eccentricity (second experiment). In both experiments, the EIN was found to be inversely proportional to luminance intensity over a limited range of luminance intensities for both display colors. At these luminance intensities, the EIN was roughly independent of the spatial and temporal frequencies, matching the properties of photon noise. Furthermore, under these conditions, contrast thresholds were lower (i.e., better) when the display was blue rather than red, which suggests that vision was mediated by rods when the display was blue. We conclude that the efficiency of rods to detect photons can be evaluated by measuring contrast thresholds in the presence and absence of visual noise over a limited range of luminance intensities with a blue display.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».